任敏
- 作品数：16 被引量：102H指数：4
- 供职机构：山东财经大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金山东省优秀中青年科学家科研奖励基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
- 一种区块链资产数据智能处理系统
- 本发明涉及用于电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种区块链资产数据智能处理系统，包括：通过对区块链时序数据进行时间窗口划分，分析区块链时序数据的各个时间窗口中无匹配数据点的异常程度，获得多个时间窗口子序列的第一冗余度，综...
- 郭洪峰陈晓兰安起光任敏张新沈万芳宗高峰
- 基于高冲突修正的D-S证据融合方法被引量：4
- 2018年
- 对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。
- 孟媛媛徐连诚任敏王燕飞
- 关键词：D-S证据理论信任度
- 基于相关信息熵和粒子群算法的特征选择方法被引量：1
- 2018年
- 为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,考虑特征之间、特征与类别的相关性对于其类间区分能力的影响,提出了一种基于相关信息熵的特征排序消除法和二进制粒子群算法相结合的特征选择算法。本算法先采用相关信息熵特征排序算法,对数据集进行特征重要度排序,选取SVM作为分类器,快速去掉部分无关特征,初步缩减数据纬度,然后以改进的粒子群算法继续搜索最优子集,将排序算法得到的优良子作为粒子群算法的部分初始种群,使后续粒子群算法有一个较好的搜索起点。实验结果表明,采用该方法筛选出来的特征自己具有更好的分类性能,并且有效降低了系统的检测时间。
- 刘培玉任敏陈小雪王燕飞
- 关键词：支持向量机
- 自适应模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用研究
- 无监督聚类算法常用来分析未加类别标识的入侵检测样本数据，然后根据数据特性判断被检测数据是正常行为还是异常行为。然而，随着新的攻击类型的不断涌现以及信息量的爆炸式增长，传统的聚类算法已经不能适应入侵检测系统的需要，亟需进一...
- 任敏
- 关键词：模糊C均值算法入侵检测网络安全数据集
- Z市T区巡察整改存在的问题及对策研究
- 强化巡视巡察整改落实和成果运用，是十九届中央巡视巡察工作深化发展的一个鲜明特点，也是全面贯彻巡视巡察工作方针的内在要求。巡视巡察机构发现问题，如果被巡视巡察党组织对巡视巡察组反馈问题不重视，将巡视巡察反馈意见束之高阁，巡...
- 任敏
- 关键词：整改工作
- 基于Kerberos身份认证的研究及改进被引量：4
- 2005年
- 本文对网络安全中实现身份认证的Kerberos协议进行了详细的介绍,并分析了其局限性。在此基础上,提出了一种基于公钥密码的Kerberos改进协议。
- 任敏刘冬霞刘培玉
- 关键词：KERBEROS协议身份认证公钥密码KERBEROS协议身份认证网络安全公钥密码
- 一种区块链资产数据智能处理系统
- 本发明涉及用于电子数字数据处理技术领域，具体涉及一种区块链资产数据智能处理系统，包括：通过对区块链时序数据进行时间窗口划分，分析区块链时序数据的各个时间窗口中无匹配数据点的异常程度，获得多个时间窗口子序列的第一冗余度，综...
- 郭洪峰陈晓兰安起光任敏张新沈万芳宗高峰
- 基于负载均衡和冗余剪枝的并行FP-Growth算法被引量：8
- 2016年
- 针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值,将估计值远大于其他节点的分组进行分割,平均到其他分组中,并且对不同分组中重复的列表元素进行截断,去除冗余数据。实验表明,本文提出的算法能够有效防止并行化的数据倾斜,减少数据冗余,在时间和空间复杂度上要低于以前的并行化FP-Growth算法。
- 刘祥哲刘培玉任敏伊静高钊
- 关键词：关联规则MAPREDUCEFP-GROWTH算法
- 自媒体环境下突发事件网络舆情应急策略研究被引量：17
- 2015年
- 自媒体平台中信息呈碎片化传播,网民社会情绪具有群极性、盲目性等特征,成为突发事件网络舆情的传播和爆发温床。文章分析了自媒体平台中突发事件网络舆情产生的动力因素、突发事件网络舆情的特征,分别从网络舆情研判和预警、突发事件处置和善后三方面提出应对策略。
- 尉永清杨玉珍朱振方任敏
- 关键词：突发事件网络舆情自媒体
- 基于萤火虫优化的加权K-means算法被引量：41
- 2018年
- 针对传统K-means算法易受初始聚类中心和异常数据的影响等缺陷,利用萤火虫优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对K-means算法的初始聚类中心进行优化,并通过引用一种加权的欧氏距离,减少异常数据等不确定因素带来的不良影响,提出了一种基于萤火虫优化的加权K-means算法。该算法在提升聚类性能的同时,有效增强了算法的收敛速度。在实验阶段,通过UCI数据集中的几组数据对该算法进行了聚类实验及有效性测试,实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。
- 陈小雪尉永清任敏孟媛媛
- 关键词：聚类萤火虫算法
